01 / FACT
説明可能な
ファクト起点
クリエイティブで抽象的なプロセスだからこそ、 根拠に基づき言語化します。
DIGINNO INSIGHT METHOD AI
インサイト探索と アイデア創発を “説明可能”“再現可能”な 組織のメソッドへ。
生活者のN1の声を活かしたインサイト探索とアイデア創発を、AI任せのブラックボックスから解放。
根拠を示し、再現できる組織のメソッドへと昇華させる デジノベーション独自のAIエージェントです。
Concept
私たちの課題認識 〜 DIM-AIに込めた想い 〜
生成AIの民主化により、インサイト探索やアイデア創発での活用期待が高まる一方、私たちは思考プロセスがブラックボックス化し、根拠なき「AIへの依存」に陥ることを危惧しています。
生活者・顧客の“心”を理解する大切なテーマだからこそ、AIは人の判断を代替するものではなく、人の意志・知性を拡張する手段であるべきだと考えます。
DIM-AIは、代表の伊藤がこれまで牽引してきた数多くのプロジェクトや、そこでの共創で培われたメソッドを、説明可能なプロセスとして仕組み化したAIエージェントです。
DIM-AIは、インサイト探索とアイデア創発を、
“説明可能”“再現可能”な組織のメソッドへ。
“説明可能”“再現可能”な組織のメソッドへ。
Profile Link
ABOUT デジノベーション株式会社 代表取締役社長 CEO伊藤友博の経歴はこちらから
Method Features
DIM-AIが実現する
3つの価値
インサイト探索やアイデア創発は、クリエイティブで抽象度の高いプロセスです。 だからこそDIM-AIは、思考プロセス・エビデンスを明確にし、 属人的な発想に閉じない組織的なメソッドへと展開します。
説明可能な
02 / PROCESS
再現可能な
思考プロセス
要約による情報棄損を回避し、 段階を踏んだプロセスとして構造化します。
03 / EVIDENCE
エビデンスに紐づく
アイデア創発
属人的な思いつきに頼らず、 機能的価値と情緒的価値を組み合わせた提案へ導きます。
AIに任せるのではなく、人の意志と知性を起点に、探索・解釈・発想のプロセスを組織に残る形へ整えていきます。
Method Structure
洞察・創発メソッドの
“生成AIによる型化”
代表・伊藤がこれまで数多くのプロジェクトで磨き上げた実効性あるメソッドを、AIエージェントとして仕組み化。 誰もがプロフェッショナルの思考プロセスを再現できるようにします。
Visualization
可視化
どんな意見なのか
日本語文法に準拠した解析にって、単語ではなく 「何に対して、どう思っているか」という意見の構造を捉えて抽出します。
Evaluation
評価
どんな意見で構成されるか
表現の類似性にもとづきクラスタリングを行い、全体像を俯瞰しながら、 注視すべき意見群を客観的に整理・評価します。
Insight
洞察
その背景にある真の欲求は
独自のフレームワークにもとづき、ブラックボックス化させない説明可能なプロセスで、 生活者の未充足欲求を導き出します。
IDEATION
創発
新たな価値デザインは
導出されたエビデンスを起点に、思いつきではない「根拠あるアイデア」を具体化。 機能的価値と情緒的価値をつなぎ、価値表現へと昇華させます。
http//
Browser Agent
Screen Preview
01 / 03
AI Agent Interface
組織メソッド化できる
AIエージェントへ
DIM-AIはブラウザで実行できるAIエージェントでのご提供が可能です。
アイデア創発までがブラックボックス化されるようなことはありません。
DIM-AIのメソッドに基づき各ステップの結果が出力され、その結果が次のステップのINPUTとなります。
つまり、プロセスの透明化を重視しています。
”説明可能”で”再現可能”なインサイト探索・アイデア創発が可能に。
組織メソッドとしてビジネス競争力強化に直接的に貢献します。
Case Study
冷凍食品への声からみえるヒント
生活者インサイト
失敗しない食体験を“手間抜き”で。それだけじゃなく、いろんな食体験を“選択できる喜び”と結果としての“健康的で穏やかな時間”を過ごしたい。
コア
「時短」の本質は、物理的な時間短縮ではなく、「調理の失敗によるストレスの完全な回避」。
サブコア
せっかく色々な商品があるのに、「食べてみるまで分からないリスク」に疲弊してしまう。
フリンジ
「罪悪感のある手抜き」ではなく、「自律的な健康管理と豊かな食体験を支えるパートナー」。
アイデア創発（一例）
一目でわかる「味覚・塩分チャート付きシリーズ」
応える未充足ニーズ
• 購入する前に、その商品の味の傾向や塩分量を正確に把握して、安心して選びたい。
• せっかく様々な商品があるんだからいろいろと試して豊かな食体験を享受したい。
解決アイデア
• パッケージ表面に「味の濃さ」「甘さ」「辛さ」を5段階で示すチャートと、「塩分量レベル」を大きく明確に表示したシリーズを展開。
• 味のミスマッチを防ぎ、薄味志向のユーザーも安心して購入できるように。
Scalability
DIM-AIの
拡張性
DIM-AIは、特定のデータや運用環境に閉じた仕組みではありません。 多様なデータソース、既存システム、各社固有の判断基準に対応し、 事業課題に合わせて拡張できるAI活用基盤として設計できます。
01 / DATA
多様なデータソースに対応
CSログ、SNS、不満データ、NPS調査など、複数の生活者・顧客データを起点に活用できます。
02 / SYSTEM
既存システムとの連携
貴社で利用中のAIエージェントや業務システムとの接続を前提に、実装形態を柔軟に調整できます。
03 / CUSTOM
高度なカスタマイズ
各社のナレッジ、判断基準、分析観点に合わせて、探索・解釈・発想のプロセスを設計できます。
04 / ENABLE
社内定着まで支援
メソッドの理解・活用・運用に向けたトレーニングを通じて、組織内で使い続けられる状態を目指します。
単体の分析機能ではなく、データ・システム・ナレッジ・人材育成を接続しながら、各社の環境に合わせて拡張していく設計思想です。
Contact
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